Retrieval Augmented Generation verbindet ein Sprachmodell mit einer Suche in bereitgestellten Informationen, damit Antworten stärker auf ausgewählte Quellen gestützt werden können.
Kurz erklärt
Retrieval Augmented Generation, kurz RAG, verbindet ein Sprachmodell mit einer Suche in bereitgestellten Informationen.
Bevor eine Antwort erzeugt wird, sucht das System passende Inhalte aus Dokumenten, Datenbanken oder Wissensbeständen. Diese Inhalte werden dem Modell als Kontext mitgegeben.
RAG kann helfen, Antworten stärker an freigegebenen Quellen auszurichten. Trotzdem bleiben Prüfung, Berechtigungen und Datenqualität wichtig.
Warum ist das für soziale Organisationen wichtig?
RAG ist für soziale Organisationen interessant, wenn internes Wissen besser auffindbar gemacht werden soll.
Beispiele sind Leitlinien, Verfahrensanweisungen, Qualitätsdokumente oder interne Wissenssammlungen.
Damit ein RAG-System sinnvoll eingesetzt werden kann, sollten Quellen gepflegt, Zugriffsrechte berücksichtigt und Ergebnisse nachvollziehbar geprüft werden.
Typisches Missverständnis
Ein häufiges Missverständnis ist, dass RAG Halluzinationen vollständig verhindert.
RAG kann Risiken reduzieren, weil das Modell mit ausgewählten Quellen arbeitet. Es kann aber weiterhin falsche Schlüsse ziehen, unpassende Textstellen verwenden oder Kontext übersehen.
Deshalb sollte RAG als Unterstützung für Wissensarbeit verstanden werden, nicht als automatische Gewähr für richtige Antworten.
Beispiel aus der Praxis
Ein Träger möchte Mitarbeitenden den Zugriff auf interne Verfahrensanweisungen erleichtern.
Ein RAG-System durchsucht freigegebene Dokumente und erstellt eine Antwort mit Bezug auf passende Textstellen.
Die Organisation legt fest, welche Dokumente eingebunden werden, wer Zugriff erhält und wie Antworten fachlich geprüft werden.
Was sollten Leitungen beachten?
- Quellenbestand, Aktualität und Zuständigkeiten klären.
- Berechtigungen und Datenschutz vor der Einbindung von Dokumenten prüfen lassen.
- Antworten möglichst mit Quellenhinweisen ausgeben lassen.
- Regeln für fachliche Prüfung und Fehlerkorrektur festlegen.
- RAG-Systeme regelmäßig mit typischen Praxisfragen testen.
Verwandte Begriffe
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Transparenzhinweis
Dieser Glossarbegriff wurde fachlich von Simon Kern erstellt und redaktionell verantwortet. KI kann unterstützend bei Strukturierung oder Formulierung eingesetzt worden sein. Die Prüfung und Verantwortung liegen bei Simon Kern.
Hinweis zu Rechts- und Datenschutzfragen
Dieser Glossarbegriff dient der fachlichen Orientierung und stellt keine Rechtsberatung, keine verbindliche Datenschutzberatung und keine Einzelfallbewertung dar. Je nach Organisation, Tool und Anwendungsfall kann eine individuelle Prüfung erforderlich sein.